Новый алгоритм эффективно подавляет шум в квантовых устройствах в реальном времени

/ НаукаНовости / Наука

Основное препятствие в разработке квантовых компьютеров — магнитные и электрические шумы, мешающие квантовым эффектам. Для борьбы с этим квантовый процессор охлаждают до температур чуть выше абсолютного нуля (−273°C). Охлаждение происходит внутри криостата, показанного на фото, с процессором в его основании. Автор: Амир Карамлу, MIT.

Квантовые исследователи внедрили новый алгоритм для управления шумом в кубитах в реальном времени. Метод применим к широкому спектру различных кубитов, даже в больших количествах.

Шум — это «призрак в машине» в усилиях по созданию рабочих квантовых устройств. Кубиты, центральный компонент любого квантового процессора, чрезвычайно чувствительны к малейшим возмущениям в их окружении.

Коллаборация исследователей из Института Нильса Бора, MIT, Норвежского университета естественных и технических наук и Лейденского университета привела к созданию метода эффективного управления шумом. Результаты опубликованы в PRX Quantum.

Что такое декогеренция?

Шум в квантовых устройствах — это всё, что нарушает или изменяет когерентное состояние, которое вы пытаетесь сохранить, манипулировать или считать. Такие нежелательные помехи обычно называют декогеренцией.

Квантовые устройства обладают чрезвычайно высокой точностью и чувствительностью, гораздо выше, чем в классической физике. Перспективы их применения многочисленны: повышенная точность медицинских приборов, улучшенная диагностика, квантовое моделирование молекул или лекарств, усиленная безопасность информационных технологий и значительно улучшенная скорость вычислений.

Но это сопровождается гораздо более высоким риском декогеренции — и, как следствие, полным отсутствием новой информации, если шум каким-то образом не управляется.

Решение нашлось в «частотном бинарном поиске»

Одна из многих проблем в подавлении некоторых видов шума заключается в том, что это должно происходить чрезвычайно быстро. Время, необходимое для считывания квантового состояния и передачи его на компьютер, настолько велико, что к моменту получения данных шум уже изменился.

Команда исследователей под руководством Фабрицио Берритты во время его обмена в MIT разработала и внедрила так называемый «частотный бинарный поиск».

Кубит — квантовый эквивалент классического бита. В этой работе кубит реализован как сверхпроводящая квантовая система, пронизанная магнитным потоком, который определяет её энергетическое расщепление E. Магнитный шум вызывает флуктуации в E, приводящие к декогеренции. Чтобы противодействовать этому, контроллер на базе программируемой пользователем вентильной матрицы (FPGA) непрерывно оценивает изменения в E с помощью алгоритма бинарного поиска. Затем FPGA корректирует управляющие СВЧ-импульсы в реальном времени. Автор: Оптическое изображение: Лукас Паль. Рисунок: Фабрицио Берритта.

Алгоритм был реализован на контроллере Quantum Machines с интегрированной FPGA. Этот контроллер манипулирует кубитами, считывает их и собирает данные с каждого эксперимента. Он оценивает частоту кубита, не требуя относительно медленной передачи данных на настольный компьютер.

Перспективы для будущего квантовых вычислений

Как объясняет Фабрицио Берритта: «Сегодня в квантовых процессорных устройствах мы калибруем эти кубиты, выполняя множество измерений: тысячи или даже десятки тысяч измерений. Нам нужно отслеживать флуктуации частоты, и они увеличиваются с ростом числа кубитов в системе».

Профессор Фердинанд Кюммет был научным руководителем доктора Фабрицио Берритты во время его PhD в Центре квантовых устройств Института Нильса Бора Копенгагенского университета. Автор: Ола Якуп Йенсен, NBI.

«С помощью частотного бинарного поиска вы можете калибровать все кубиты одновременно с экспоненциальной точностью при меньшем количестве измерений (на практике менее 10). С ростом числа кубитов в будущем наш метод найдёт хорошее применение», — заключает исследователь.

Больше информации: Fabrizio Berritta et al, Efficient Qubit Calibration by Binary-Search Hamiltonian Tracking, PRX Quantum (2025). DOI: 10.1103/77qg-p68k

Подписаться на обновления Новости / Наука
Зарегистрируйтесь на сайте, чтобы отключить рекламу

ℹ️ Помощь от ИИ

В статье есть ошибки или у вас есть вопрос? Попробуйте спросить нашего ИИ-помощника в комментариях и он постарается помочь!

⚠️ Важно:

• AI Rutab читает ваши комментарии и готов вам помочь.
• Просто задайте вопрос 👍
• ИИ может давать неточные ответы!
• ИИ не скажет «Я не знаю», но вместо этого может дать ошибочный ответ.
• Всегда проверяйте информацию и не полагайтесь на него как на единственный источник.
• К ИИ-помощнику можно обратиться по имени Rutab или Рутаб.

Топ дня 🌶️


0 комментариев

Оставить комментарий


Все комментарии - Наука